3D модели пистолет: Свободно Модели Пистолет 3D для Скачивания

В США все-таки разрешили распространять 3D-модели и цифровые чертежи для DIY-оружия / Habr

Одна из первых фотографий пистолета Liberator, которая даже попала на страницы журнала Forbes

О пистолете Liberator на Хабре слышали, наверное, все. Это самодельный пистолет, почти все детали которого были изготовлены на 3D-принтере. Впервые он был создан пять лет назад, именно тогда 3D-принтеры стали по-настоящему массовыми. И предприимчивые их владельцы поняли, что могут распечатывать не только модельки для Star Wars, но и что-то более интересное.

С течением времени по сети стали расходиться 3D-модели для изготовления такого оружия. Но все это быстро прекратилось. Оружие, да еще бесплатно без SMS и без лицензии? Такого власти любого государства не могут допустить. Итог — 3D модели деталей Liberator (а чуть позже — и других разновидностей DIY-оружия) стали запрещать к распространению даже в цифровом виде. В США за соблюдением запрета стали следить особенно ревностно, и разработку самодельного оружия, которое можно распечатать на 3D-принтере пришлось приостановить. Надолго — на несколько лет. Но сейчас, похоже, ситуация разрешилась в пользу любителей вооружения.

Министерство обороны США и Госдеп приняли решение, что 3D-модели оружия, точнее, их распространение более не под запретом. Этот вопрос рассматривался на судебном заседании. Суд постановил, что запрет нарушил права создателя оружия на самовыражение. Более того, было принято решение, что некоторые виды вооружения не являются «по своей сути военными», а значит, представляют для населения меньшую угрозу.

Коди Уилсон, защитивший в суде свое право на работу с DIY оружием, разместил на своей странице вот такое победное сообщение.

И ему действительно есть чему радоваться, ведь в 2015 году Уилсону отказались продавать 3D-принтер Mark One. Причем это был предоплаченный заказ, который просто не отгрузили. Проблемой оказалось именно любимое занятие Уилсона — создание оружия.

Самодельное оружие, которое можно распечатать на 3D-принтере, можно без проблем разрабатывать, пересылая по сети файлы или передавая их каким-либо иным образом. Правда, есть ограничение — калибр оружия не должен быть выше a .50. В противном случае, надо полагать, такой пистолет или другой тип оружия уже представляет для общества значительную угрозу.

За пять лет, которые прошли со времени создания Liberator, современные оружейники дошли до значительных высот, научившись распечатывать пистолеты и глушители, автоматы и винтовки. Все это, кроме пистолетов, все еще находится под запретом. Так что напечатать AR-15 не получится. По крайней мере, пока.

Есть и еще одна новость: Senvol, крупнейший сервис хранения 3D моделей различных объектов и материалов, присоединился к National Armaments Consortium (NAC). А это может означать быструю технологизацию вооружения в США. У американцев многие виды оружия и так высокотехнологичные. Теперь они станут еще более продвинутыми.

Что касается Коди Вилсона, то он считает, что «пистолеты теперь можно качать так же, как и музыку. Вскоре появятся стриминговые сервисы для полуавтоматики». Конечно, это небольшое преувеличение, но факт остается фактом. В 2002 году можно было загрузить практически любой mp3 файл с сервиса Napster. Теперь можно закачать себе на ПК модель пистолета.

У сторонников «свободного оружия» достаточно много оппонентов. По их мнению, настолько массовое распространение вооружения среди населения, которое произойдет в ближайшее время, весьма опасно для общества. Понятно, что тут же вспоминают разного рода «стрелков», которые убивали беззащитных людей на улицах, школах и кинотеатрах. Также говорят противники оружия и о преступниках, которые теперь смогут печатать оружия столько, сколько захотят, причем отследить его будет очень сложно, если вообще возможно.

Современное рабочее место «цифрового оружейника»

Тем не менее, преступники при желании и так находили себе пистолеты или даже винтовки. Так что никакие запреты для них не являются критичными. А вот для обычных людей, которые желают получить оружие для самозащиты, возможность напечатать его на принтере — уникальна.

Коди Уилсон – активный либертарианец. Он считает, что государственные ограничения в цифровую эпоху потеряли всякий смысл. Кроме разработки оружия, он принимал участие в создании Dark Wallet – системы для работы с криптовалютой, нацеленной на анонимность пользователей.

студенты разработали ИИ-модель для бионического протеза

Андрей
Рысистов

эксперт направления Data Science,
SkillFactory

Бионические протезы замещают утраченные конечности и выполняют их функции. Но когда речь заходит о кистях рук или пальцах, главные камни преткновения — это мелкая моторика и максимальная естественность жестов. Чтобы решить эти проблемы, студенты SkillFactory в ходе хакатона «прокачивали» прототип протеза на базе оптических датчиков «Моторики». Как это было и что получилось в итоге, рассказывают менторы хакатона Максим Балашов из «Моторики» и Андрей Рысистов из SkillFactory.

Читайте «Хайтек» в

Работа над реальной задачей позволила студентам еще в процессе обучения приобрести практический опыт, а «Моторике» — проверить гипотезы и новые идеи.

Почему мы решили взяться за эту задачу

Каждый год в мире ампутируют конечности в среднем у 1 млн человек — и это не считая тех, кто уже родился без рук или ног. Далеко не у каждого есть доступ к хорошим протезам, но даже с самыми продвинутыми из них сложно добиться полной естественности движений.

Как работают бионические протезы и чем может помочь искусственный интеллект?

Основной принцип работы большинства протезов — это считывание электромиографического потенциала мышц, или, проще говоря, их напряжения. В гильзе, куда вставляется культя (часть конечности, оставшаяся после ампутации, или вследствие ее недоразвития (аплазии) — прим. ред.), устанавливаются два датчика, один отвечает за раскрытие кисти, другой — за закрытие. Пользователь напрягает мышцу, и срабатывает жест.

Бионические протезы делятся на два типа: однохватные — могут сжимать/разжимать кисть. Более сложные многохватные, помимо этого базового жеста, выполняют «уникальные» программируемые движения, потому что каждый палец может двигаться отдельно. Так, например, работает бионический протез Manifesto, в плане конструкции не уступающий последним моделям Boston Dynamics.

Программируется жест на 3D-модели «драг энд дропом» пальцев кисти (как будто вращаете персонажа видеоигры в меню). Сохраняйте и переключайтесь в одно нажатие.

Например:

                  Козу 🤟🏻            или              Сердечко ❤️ 

Однако остается проблема: чтобы выполнить жест, нужно сначала запрограммировать это, если его нет в быстром доступе, затем переключить жест (можно сделать через приложение в смартфоне или долгое удержание напряжения на датчике) и, наконец, открыть или закрыть жест путем напряжения мышцы.

То есть, помимо самого жеста, приходится выполнять довольно много дополнительных действий. 

Бионический протез Manifesto — платформа для обучения ИИ

Поэтому, чтобы делать жесты без подготовки и сразу распознавать их как можно точнее, исследователи решили обратиться к искусственному интеллекту, а точнее — к ИИ-моделям, которые обучаются под каждого пользователя на его персональных данных.

Для более эффективной работы нейросети нужно иметь больше входных данных. «Моторика» разработала оптомиографические датчики, которые, в отличие от стандартных электромиографических, различают изменения не только в мышцах, но и в сухожилиях, суставах, кровотоках и коже. Широкий диапазон данных повышает точность, плавность и дает возможность использовать протез людям со слабым сигналом от мышц или вообще с его отсутствием. ИИ изучает, какие изменения показателей сопряжены с тем или иным жестом, и воспроизводит его, двигая микродвигателями нужных пальцев. Такая технологическая связка уже сейчас позволяет протезам выполнять определенные жесты.

Студенты, принимавшие участие в хакатоне, должны были усовершенствовать прототип ИИ-модели для системы управления протеза руки. 

Как выглядел процесс хакатона

Участвовать в хакатоне могли все студенты и выпускники курса Data Science, которые отправили онлайн-заявку и обладали нужными навыками: это операции над массивами данных, навыки анализа данных, разведывательного анализа, построения моделей классификации и другие. 

Всего было выбрано 44 участника, которых разбили на 8 команд по 3–6 человек: так, чтобы каждая была равносильна другим по опыту и навыкам ее членов. Участники команды самостоятельно распределяли роли внутри: тимлид, разработчик или проджект-менеджер.

У московских студентов была возможность приехать в лабораторию «Моторики» в Сколково, чтобы самостоятельно поучаствовать в процессе сбора данных с реального протеза. Выглядело это так: на руку участника устанавливали оптомиографические датчики, контроллер которых подключали к протезу. Затем протез делал серию жестов: открытая ладонь ✋, полный хват ✊, жест «пистолет» 👉, жест «ОК» 👌 и другие (всего их было 15), а пользователь их воспроизводил. Показания датчиков и жест, который выполнял пользователь в этот момент, фиксировались для каждого промежутка времени. Затем они оцифровывались в наборы данных, которые студенты использовали для решения задачи.

Задача заключалась в том, чтобы с использованием методов Data Science построить модели, которые по показаниям датчиков будут определять жесты, выполняемые пользователем.

Работа велась в формате трехэтапного хакатона: от простой задачи к сложной для плавного погружения в предметную область. Мы решили, что сперва дадим студентам общую картину, а потом постепенно будем усложнять постановку задачи. Третья уже была максимально приближена к «боевой». 

После каждого этапа команды показывали свои решения, из которых мы отмечали лучшие. В процессе хакатона участники могли обращаться к нам — менторам — за консультациями. Мы также отвечали за разработку задач и критериев для оценки результатов. По окончании каждого этапа студенты получали от нас фидбэк, насколько их решение было актуальным и эффективным, а также комментарии относительно структуры кода и технических ошибок, связанных с машинным обучением. 

Три этапа хакатона 

В начале работы студенты получили данные и базовую модель как некий ориентир. Идея хакатона заключалась в том, чтобы команды улучшили результат базовой модели или приблизились к нему. Так мы хотели проверить, можно ли вообще улучшить нашу базовую модель. 

На первом этапе командам нужно было классифицировать жесты по участку данных, то есть определить, из какого жеста в какой произошел переход. 

Например, был совершен переход из нейтрального положения (открытая ладонь) в один из жестов и наоборот — из жеста в нейтральное положение. Нужно было обучить модель распознавать, какой был выполнен жест: сгиб/разгиб каждого пальца, жест «ОК» 👌🏻 и «пистолет» 👉🏻 и так далее.

Фрагмент датасета для первой задачи

На втором этапе требовалось классифицировать жест и определять его начало и окончание во времени. В итоге должна была получиться модель, которая распознает, как, в какой последовательности и с каким временным интервалом рука переходит от одного жеста к другому. 

Фрагмент датасета для второй задачи 

Если в первой задаче во всем исследуемом временном промежутке случился жест, то во второй задаче мы хотели, чтобы участники в каждый момент времени определили, какой выполнялся жест. Например, большой палец сгибался в течение определенного временного отрезка, а потом произошел переход к жесту открытой ладони. 

На третьем этапе было необходимо  сегментировать непрерывную запись на отдельные жесты с определением их начала и окончания во времени. 

Задача качественно усложнилась. Теперь участники работали не с подготовленными наборами данных, а непрерывными сырыми данными. Требовалось самостоятельно разработать систему работы с ними: как их извлечь и как нарезать, чтобы потом обучать модели.  

Фрагмент датасета для третьей задачи

В первой и второй задачах мы брали один участок времени, то есть переход из одного жеста в другой, не больше. Но в реальности наша рука постоянно меняет свое положение, это происходит непрерывно, а не только в определенный промежуток времени. Мы переходим из одного жеста в другой, потом из этого жеста в третий, и так далее. И третья задача состояла в том, чтобы зафиксировать момент каждого перехода из одного жеста в другой и понять, в какой жест произошел переход, при этом жестов могло быть сколько угодно много.

Какие были результаты 

Мы проводили хакатон с помощью платформы Kaggle. Решение проверялось алгоритмом, который оценивал качество построенной модели и ранжировал модели по степени точности, определяя результаты команд. 

Результаты оценивались по стандартной для машинного обучения метрике F1-score: то есть по сочетанию полноты и точности полученных данных, для второй и третьей задачи метрика рассчитывалась для каждого момента времени.

Идеальным считалось решение, качество которого по метрике F1-score было максимально приближено к 1. У большинства участников по первым двум задачам метрика была близка к 1, они строили достаточно результативные модели, однако фактический потолок в рамках третьей задачи составлял всего 0,7. 

При оценке работ мы учитывали и то, какой подход применяли студенты: насколько он отличался от базового алгоритма «Моторики», были ли найдены  какие-то интересные закономерности, было ли решение универсальным с точки зрения потребляемых ресурсов, куда относятся используемая для решения оперативная память и скорость вычислительной мощности. Можно построить такую тяжеловесную модель, которая будет предсказывать идеально, но будет делать это в течение нескольких минут. Для человека с ампутированной рукой, носящего протез, ждать несколько минут, пока у него один палец начнет двигаться, совсем не оптимально. Система должна работать буквально в режиме реального времени с задержкой не более 100 мс.  

По итогам хакатона практически все команды приблизили свой результат к базовой модели разработчиков и предложили некоторые интересные подходы. Модели, построенные участниками на первом и втором этапах, были результативными и хорошо работали в заданных условиях, помогли погрузиться в предметную область. В дальнейшем их будут тестировать в реальной ситуации. В третьей задаче участники предложили обновленные подходы к обработке данных перед тем, как отправлять их в модель, но эти гипотезы также нужно проанализировать и проверить. Если испытания пройдут успешно, полученные результаты могут быть использованы в дальнейшей работе. 

Какие выводы мы сделали

Хакатон — это отличный пример того, как онлайн-школа движется от формата EdTech к ExperienceTech, когда теоретические знания обязательно дополняются практическими задачами от игроков рынка. Бизнес смог делегировать свои реальные задачи студентам и получить несколько новых интересных подходов, которые могут войти в релизную версию. Бизнес также получает потенциальных кандидатов, которые в процессе обучения погружаются в задачи индустрии.

Студенты отметили, что постепенное усложнение задач упростило переход от теоретической модели к реальной. Это позволило лучше погрузиться в проблему даже тем, у кого мало опыта в написании кода. Тем, кто раньше имел дело только с классическими моделями машинного обучения, было особенно интересно познакомиться с современными наработками в области глубокого обучения. 

По окончании первого этапа мы увидели, что многим участникам не хватает навыков презентации результатов. Поэтому ввели дополнительный критерий оценки работ (культура кода), который включал в себя оформление кода по стандартам, документирование, следование правилам визуализации и текстовое сопровождение хода решения. 

Из-за внешних обстоятельств время хакатона увеличилось с одного до двух месяцев, и мотивация некоторых участников снизилась, а другие вовсе вышли из проекта. В будущем мы постараемся оптимизировать время хакатона и рассчитывать его длительность более внимательно, чтобы сохранить высокий уровень вовлеченности и уделить больше внимания мотивации участника на каждом этапе.

Читать далее:

Ученые из зоны вечной мерзлоты: как они разрабатывают умную одежду и вакцину против рака

Ученые «обманули» время и отправили фотон в прошлое: как этот прорыв изменит физику

10 научных фактов, которые оказались фейками. Карточки

HK P8 Пистолет 3D-модель Пистолет 3D-модель оружия 3D-пистолет

Etsy больше не поддерживает старые версии вашего веб-браузера, чтобы обеспечить безопасность пользовательских данных. Пожалуйста, обновите до последней версии.

Воспользуйтесь всеми преимуществами нашего сайта, включив JavaScript.

Нажмите, чтобы увеличить

89 продаж
|

4,5 из 5 звезд

€35,12

Загрузка

Включен НДС

Внесен в список 8 ноября 2022 г.

31 избранное

Сообщить об этом элементе в Etsy

Выберите причину… С моим заказом возникла проблемаОн использует мою интеллектуальную собственность без разрешенияЯ не думаю, что это соответствует политике EtsyВыберите причину…

Первое, что вы должны сделать, это связаться с продавцом напрямую.

Если вы уже это сделали, ваш товар не прибыл или не соответствует описанию, вы можете сообщить об этом Etsy, открыв кейс.

Сообщить о проблеме с заказом

Мы очень серьезно относимся к вопросам интеллектуальной собственности, но многие из этих проблем могут быть решены непосредственно заинтересованными сторонами. Мы рекомендуем связаться с продавцом напрямую, чтобы уважительно поделиться своими проблемами.

Если вы хотите подать заявление о нарушении прав, вам необходимо выполнить процедуру, описанную в нашей Политике в отношении авторских прав и интеллектуальной собственности.

Посмотрите, как мы определяем ручную работу, винтаж и расходные материалы

Посмотреть список запрещенных предметов и материалов

Ознакомьтесь с нашей политикой в ​​отношении контента для взрослых

Товар на продажу…

не ручной работы

не винтаж (20+ лет)

не ремесленные принадлежности

запрещены или используют запрещенные материалы

неправильно помечен как содержимое для взрослых

Пожалуйста, выберите причину

Расскажите нам больше о том, как этот элемент нарушает наши правила. Расскажите нам больше о том, как этот элемент нарушает наши правила.

Мистический пистолет Джинкс — 3Demon

• Высокодетализированная модель пистолета, используемого Джинкс, из игры League Of Legends и последующего сериала Netflix Arcane: League of Legends.
  3D-модель полностью готова к простой 3D-печати FDM, SLS и SLA принтер
• Данные готовы к 3D-печати:
  • Пистолет, разделенный на более мелкие части для печати

$15.00

Косплей для 3D печати

Категории: Аксессуары, Женщины, Игры, Группа, Тип, Унисекс, Оружие, Мир
Теги: аксессуары, анимация, Arcane, чемпион, косплей, фэнтези, игра, пистолет, Jinx, League of Legends, lol, netflix, пистолет, Порох, сериал, оружие

• Описание

Описание

Это цифровая модель для 3D-печати пистолета, используемого Джинкс из игры League Of Legends и последующего сериала Netflix Arcane: League of Legends. Бластер Zap имеет подвижные части — вращающуюся часть ствола и курок, который прыгает вверх и вниз при каждом нажатии на спусковой крючок.

Загружаемый файл содержит части модели, готовые к 3D-печати на печатной платформе шириной 200 мм, и файлы, которые не разрезаны на более мелкие части. Все вырезанные детали помещаются на печатную платформу так, как мы распечатываем их, чтобы сэкономить ваше время.

РАЗМЕР
В масштабе 100% размеры модели приблизительно следующие:
Ширина 82 мм
Длина 273 мм
Высота 174 мм
меньшего размера модель будет хорошо печататься.

НАСТРОЙКИ 3D-ПЕЧАТИ
Мы используем эти настройки для большинства наших отпечатков:
Высота слоя 0,2 мм
Заполнение 15% лучшее сцепление с постелью.

Мы стараемся делать модели таким образом, чтобы использовать как можно меньше вспомогательного материала.
Эта модель предназначена для постобработки после печати. Это может быть склеивание, шлифовка, покраска и т.